以下是一些常用的人脸识别Python开源项目：
1. Face Recognition
- GitHub: ageitgey/face_recognition
- 简介: 基于dlib的深度学习模型，提供简单易用的API，支持人脸检测、特征提取和比对。
- 安装:
bash pip install face_recognition - 示例:
python import face_recognition image = face_recognition.load_image_file("your_image.jpg") face_locations = face_recognition.face_locations(image)
2. DeepFace
- GitHub: serengil/deepface
- 简介: 基于TensorFlow和Keras，支持多种人脸识别模型（如VGG-Face、FaceNet等），功能包括人脸检测、验证、识别等。
- 安装:
bash pip install deepface - 示例:
python from deepface import DeepFace result = DeepFace.verify("img1.jpg", "img2.jpg")
3. OpenCV
- GitHub: opencv/opencv
- 简介: 开源计算机视觉库，支持人脸检测和识别，常与dlib等库结合使用。
- 安装:
bash pip install opencv-python - 示例:
python import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') img = cv2.imread('your_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
4. Dlib
- GitHub: davisking/dlib
- 简介: 包含机器学习算法和工具，常用于人脸检测和特征点定位。
- 安装:
bash pip install dlib - 示例:
python import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() img = dlib.load_rgb_image("your_image.jpg") faces = detector(img)
5. MTCNN
- GitHub: ipazc/mtcnn
- 简介: 基于TensorFlow的人脸检测库，适合高精度人脸检测。
- 安装:
bash pip install mtcnn - 示例:
python from mtcnn import MTCNN detector = MTCNN() img = cv2.cvtColor(cv2.imread("your_image.jpg"), cv2.COLOR_BGR2RGB) faces = detector.detect_faces(img)
6. InsightFace
- GitHub: deepinsight/insightface
- 简介: 基于MXNet和PyTorch，提供多种预训练模型，支持人脸检测、识别、对齐等。
- 安装:
bash pip install insightface - 示例:
python import insightface model = insightface.app.FaceAnalysis() model.prepare(ctx_id=0, nms=0.4) faces = model.get(cv2.imread("your_image.jpg"))
总结
- Face Recognition 和 DeepFace 适合快速上手。
- OpenCV 和 Dlib 适合需要更多自定义的场景。
- MTCNN 和 InsightFace 适合高精度需求。
根据项目需求选择合适的工具。